tensorboard

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テンソルフローのSummaryWriterを使用しようとしていますが、イベント、イメージ、またはヒストグラムをファイルに書き込んでいないようです。しかしグラフはファイルに書き込まれます（テンソルボードで見ることができます）。少なくとも、テンソルボードを示し、SummaryWriterはlogdirの場所を知っています。ここ省略コードブロックによって分割私の（簡体字）コードである： sess =

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畳み込みニューラルネットワークの精度を向上

私は文章を分類するために畳み込みニューラルネットワークを訓練しようとしています。私はコードをhereから私のデータセットのいずれかで正常に動作します。しかし、別のデータセットでは、そのパフォーマンスは非常に悪いです。 2つのデータセットは、量と文の長さの点で同等です。パフォーマンスの低いデータセットでは、手順の後に損失関数が減少することがわかります。ここで、青は訓練セット用であり、読み取りはテス

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TensorBoard（TensorFlow）には、プロット上の軸と凡例のラベルを追加する機能がありますか？もしそうなら、どうですか？

TensorBoard（TesnorFlow）グラフに凡例とラベルの軸を追加する方法を知る必要があります。助けてください

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Tensorboad - add_summaryによってコードがクラッシュする

私はテンソルフローが非常に新しいので、最初のテンソルボードを表示しようとしています。私はダウンロードして[OK]を実行例えばボードは、法に従い、ここで https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.html 与え、私は私のコードを持っている： weights_hidden = tf

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Tensorflow visualizer "Tensorboard"がAnacondaの下で動作しない

私は現在テンソルフローを使用しています。私が書いている畳み込みニューラルネットワークの効果を視覚化したいと思います。しかし、テンソルボードは使用できません。 envs/tensorenv/bin/tensorboard（pythonファイル）として私のconda envの下にテンソルボードがあります。それは見つけることができないtensorflow.tensorboard.tensorboardと

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TensorFlow変数から個々のスカラー値を記録する方法はありますか？

テンソルVariableの個々のスカラー要素を（の場合はSummaryWriterで）どのように記録できますか？たとえば、ネットワーク内の特定のレイヤーまたはノードの個別の重みを記録するにはどうすればよいですか？私の例のコードでは、一般的なフィードフォワードニューラルネットワークを使って簡単な線形回帰を行いました。その場合、孤独な隠れ層の唯一のノードの重みを進行する。 Iは、例えば、とのセッショ

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Tensorflowでは、グラフ内のすべてのテンソルの名前を取得します。

Tensorflowとskflowで神経網を作成しています。何らかの理由で、与えられた入力に対していくつかの内部テンソルの値を取得したいので、私はmyClassifier.get_layer_value(input, "tensorName")、myClassifierをskflow.estimators.TensorFlowEstimatorとしています。しかし、私はテンソル名の正しい構文を見

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テンソルフローをインポートできません

pipを使用してテンソルフローを正常にインストールしました。私はPython 2.7.11を持っています。 pip show tensorflowをダブルチェックすると、tensorflow 0.8.0のバージョンが正常にインストールされたことがわかります。しかし、私はその後、私は$ピップショーtensorflowを行うときに、私はこの Metadata-Version: 2.0 Name:

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Tensorboardの画像要約を整然と表示する方法

私はグループ化したMNIST画像を作成し、tf.image_summary（...）を作成しました。各グループの画像の要約を作成しました。例えばテスト画像：1 テスト画像：私はTensorboardイメージを実行すると、それは私が注文として2 表示されません。テンターボード画像を整然と表示する方法。 Tensorboard Image

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テンソルボードにイベントが表示されない

ドッキングステーションでTensorflowとTensorboardを実行しています。私はちょうどtensorboardが動作できるか実証するための最も簡単なコードを記述しようとしていた。 graph = tf.Graph() with graph.as_default(), tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant(5.0) b = tf.